某列转换为字符串: df['BucketType'] = pd.Series(df['BucketType'], dtype="string") df['BucketType'] = pd.Series(df['BucketType'], dtype=pd.StringDtype()) df['BucketType'] = df['BucketType'].astype("string") 将某列改为字符串: df['A'] = df['A'].astype(str) 将某列改为...
最简单的加载数据:pd.DataFrame(data)和pd.read_csv(file_name) # 读取数据时指定importpandasaspd df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'a':'string','b':'int64'})# 创建 DataFrame 类型数据时通过 dtype 参数设定df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6] }, dtype='float32') d...
Pandas DataFrame 还支持组合数据类型,即一个列可以同时存储多种数据类型,这可以通过在创建 DataFrame 时指定 dtype=object,然后在读取数据时指定每列的数据类型来实现,创建一个包含组合数据类型的 DataFrame: import pandas as pd from io import StringIO from collections import namedtuple from typing import List, ...
从Series/DataFrame构造DataFrame 属性: 方法: 参考链接 python pandas.DataFrame参数属性方法用法权威详解 class pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=None)[source] 二维、大小可变、潜在异构的表格数据结构。 数据结构还包含带有标签的轴(行和列)。算术运算在行和列标签上对齐。
string_col object int_col int64 float_col float64 mix_col object missing_col float64 money_col object boolean_col bool custom object dtype: object 当然了我们也可以调用info()方法来实现上述的目的,代码如下 df.info() output <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> ...
import pandas as pd temp=u"""ID;xyz 0;12345;4.56 1;;45.60 2;54231;987.00""" #after testing replace 'pd.compat.StringIO(temp)' to 'filename.csv' df = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(temp), sep=";", dtype={'ID': str}, keep_default_na=False) print (df) ID xyz 0 12345 4....
DataFrame 用布尔向量选择行 df[bool_vec] DataFrame 选择行返回 Series,索引是 DataFrame 的列: 代码语言:javascript 复制 In [83]: df.loc['b'] Out[83]: one 2 bar 2 flag False foo bar one_trunc 2 Name: b, dtype: object In [84]: df.iloc[2] Out[84]: one 3 bar 3 flag True foo ...
但在某些场景下,我们可能需要查看 DataFrame 的全部列,此时就可以使用将该阈值设置为None 代码语言:javascript 复制 pd.set_option('display.max_columns',None) 隐藏行索引 如果希望不展示左侧的行索引可以这样设置 代码语言:javascript 复制 df.to_string(index=False) ...
在pandas 1.0 版本之后,新增了string文本类型,可以更好的支持字符串的处理。 1.1. 类型简介 默认情况下,object仍然是文本数据默认的类型。 如果要采用string类型,我们可以通过dtype进行指定 在Series 或 Dataframe被创建后,我们还可以通过astype进行类型强制转换 当然,我们还有个df.convert_dtypes()方法可以进行智能数据...
type(df)pandas.core.frame.DataFrame type(df[1])pandas.core.series.Series df.info() info.png df.dtypes dtypes.png type(df[1][0]) 13.png from pandas.api.types import is_string_dtype from pandas.api.types import is_numeric_dtype from pandas.api.types import is_timedelta64_dtype is_strin...